本文探讨了在AI时代Java程序员如何通过学习Spring AI将AI能力接入自己的业务系统。文章强调AI虽然能辅助编程但高级的工程判断和系统设计仍需人类开发者。Spring AI作为专为Java开发者设计的框架能让他们在熟悉的技术栈上轻松集成AI能力。作者计划通过一个完整的企业知识库问答助手项目逐步介绍Spring AI的核心功能适合有一定Java和Spring Boot基础的读者学习帮助开发者从旁观者转变为AI应用的构建者。最近这两年程序员应该很难完全避开一个问题AI 都已经能写代码了我们还应该学什么说完全不焦虑肯定不现实。但我也不想把这个问题写成“程序员马上要被取代”的焦虑文。从我自己的感受来看AI 确实在改变开发方式。它可以帮我们写代码、解释报错、生成测试、整理文档。但在真实项目里需求怎么拆、系统边界怎么定、数据怎么流转、异常场景怎么处理、线上风险怎么控制这些依然需要工程师判断。所以我现在更关心的不是AI 会不会取代程序员而是Java 程序员能不能把 AI 能力真正接入自己的业务系统这就是我准备系统学习 Spring AI 的原因。为什么是 Spring AI很多 AI 应用开发资料会从 Python 生态开始比如 LangChain、LlamaIndex。这些框架当然很强但对 Java 后端开发者来说我们日常项目大多还是 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、Redis、PostgreSQL、消息队列、微服务这一套技术栈。如果只是为了接入 AI就把整个技术栈切到 Python很多团队并不现实。Spring AI 的价值就在这里。它把 AI 应用开发中常见的能力用 Spring 的方式封装起来。也就是说我们可以继续使用熟悉的 Spring Boot 项目结构、配置文件、Bean 注入、Controller、Service 分层只是在这个基础上把 AI 能力加进去。对 Java 程序员来说这是一条比较自然的学习路径。这个系列怎么学这次我不想只停留在“看文档、记概念、跑几个零散 Demo”的阶段。因为这种学习方式有一个问题当时好像懂了但真正要做项目时还是不知道从哪里下手。所以这个系列会围绕一个完整的小项目展开基于 Spring AI 的企业知识库问答助手每一篇只解决一个具体问题每一篇都留下可运行的代码和测试结果。最终这个项目会逐步具备这些能力普通聊天流式输出系统提示词结构化返回本地模型调用文档读取文档切分Embedding 向量化向量数据库存储RAG 文档问答Tool Calling 工具调用多轮对话记忆简单前端页面这样学的好处是每一步都有上下文。不是今天学 ChatClient明天学 Embedding后天又突然学 Tool Calling而是始终围绕同一个项目往前走。计划写哪些内容暂时规划如下后面会根据实际学习过程调整。每一篇文章不会追求“大而全”而是做到“小而完整”。我希望读者看完一篇就能跟着完成一个明确的小功能。技术选型为了避免后面每一篇都重新纠结版本和组件这里先定一个初始技术栈说明一下Spring AI 版本更新比较快。正式写每一篇代码时我会以当时官方文档里的稳定版本为准。为什么选 PostgreSQL pgvector主要是因为很多 Java 后端项目本来就会用 PostgreSQL。用 pgvector 可以少引入一个新的中间件比较适合学习阶段验证。这个系列适合谁这个系列主要写给三类人熟悉 Java 和 Spring Boot但还没有系统做过 AI 应用的后端开发者已经调过大模型 API但不知道怎么把它工程化到 Java 项目里的开发者想做企业知识库、智能客服、业务助手、内部问答系统的人如果你完全没接触过 Spring Boot可能需要先补一下 Controller、Service、配置文件、Maven 依赖这些基础。如果你已经熟悉 Spring Boot那这个系列应该可以直接跟。写在最后学 Spring AI 不能解决所有职业焦虑。但至少可以让我们从“只是在旁边看 AI 变化”变成“真正动手构建 AI 应用”。这就是这个系列想做的事情。不喊口号不追热点。从一个 Spring Boot 项目开始一步一步把 Spring AI 学明白。下一篇我们正式创建项目。目标很简单创建一个 Spring Boot Spring AI 项目并让它成功启动起来。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
Java程序员必备：Spring AI入门教程，从零构建企业知识库问答助手（收藏版）
本文探讨了在AI时代Java程序员如何通过学习Spring AI将AI能力接入自己的业务系统。文章强调AI虽然能辅助编程但高级的工程判断和系统设计仍需人类开发者。Spring AI作为专为Java开发者设计的框架能让他们在熟悉的技术栈上轻松集成AI能力。作者计划通过一个完整的企业知识库问答助手项目逐步介绍Spring AI的核心功能适合有一定Java和Spring Boot基础的读者学习帮助开发者从旁观者转变为AI应用的构建者。最近这两年程序员应该很难完全避开一个问题AI 都已经能写代码了我们还应该学什么说完全不焦虑肯定不现实。但我也不想把这个问题写成“程序员马上要被取代”的焦虑文。从我自己的感受来看AI 确实在改变开发方式。它可以帮我们写代码、解释报错、生成测试、整理文档。但在真实项目里需求怎么拆、系统边界怎么定、数据怎么流转、异常场景怎么处理、线上风险怎么控制这些依然需要工程师判断。所以我现在更关心的不是AI 会不会取代程序员而是Java 程序员能不能把 AI 能力真正接入自己的业务系统这就是我准备系统学习 Spring AI 的原因。为什么是 Spring AI很多 AI 应用开发资料会从 Python 生态开始比如 LangChain、LlamaIndex。这些框架当然很强但对 Java 后端开发者来说我们日常项目大多还是 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、Redis、PostgreSQL、消息队列、微服务这一套技术栈。如果只是为了接入 AI就把整个技术栈切到 Python很多团队并不现实。Spring AI 的价值就在这里。它把 AI 应用开发中常见的能力用 Spring 的方式封装起来。也就是说我们可以继续使用熟悉的 Spring Boot 项目结构、配置文件、Bean 注入、Controller、Service 分层只是在这个基础上把 AI 能力加进去。对 Java 程序员来说这是一条比较自然的学习路径。这个系列怎么学这次我不想只停留在“看文档、记概念、跑几个零散 Demo”的阶段。因为这种学习方式有一个问题当时好像懂了但真正要做项目时还是不知道从哪里下手。所以这个系列会围绕一个完整的小项目展开基于 Spring AI 的企业知识库问答助手每一篇只解决一个具体问题每一篇都留下可运行的代码和测试结果。最终这个项目会逐步具备这些能力普通聊天流式输出系统提示词结构化返回本地模型调用文档读取文档切分Embedding 向量化向量数据库存储RAG 文档问答Tool Calling 工具调用多轮对话记忆简单前端页面这样学的好处是每一步都有上下文。不是今天学 ChatClient明天学 Embedding后天又突然学 Tool Calling而是始终围绕同一个项目往前走。计划写哪些内容暂时规划如下后面会根据实际学习过程调整。每一篇文章不会追求“大而全”而是做到“小而完整”。我希望读者看完一篇就能跟着完成一个明确的小功能。技术选型为了避免后面每一篇都重新纠结版本和组件这里先定一个初始技术栈说明一下Spring AI 版本更新比较快。正式写每一篇代码时我会以当时官方文档里的稳定版本为准。为什么选 PostgreSQL pgvector主要是因为很多 Java 后端项目本来就会用 PostgreSQL。用 pgvector 可以少引入一个新的中间件比较适合学习阶段验证。这个系列适合谁这个系列主要写给三类人熟悉 Java 和 Spring Boot但还没有系统做过 AI 应用的后端开发者已经调过大模型 API但不知道怎么把它工程化到 Java 项目里的开发者想做企业知识库、智能客服、业务助手、内部问答系统的人如果你完全没接触过 Spring Boot可能需要先补一下 Controller、Service、配置文件、Maven 依赖这些基础。如果你已经熟悉 Spring Boot那这个系列应该可以直接跟。写在最后学 Spring AI 不能解决所有职业焦虑。但至少可以让我们从“只是在旁边看 AI 变化”变成“真正动手构建 AI 应用”。这就是这个系列想做的事情。不喊口号不追热点。从一个 Spring Boot 项目开始一步一步把 Spring AI 学明白。下一篇我们正式创建项目。目标很简单创建一个 Spring Boot Spring AI 项目并让它成功启动起来。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
